Empleo de conocimientos adquiridos en la asignatura de estadística

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PROYECTO: EMPLEO DE CONOCIMIENTOS ADQUIRIDOS EN LA ASIGNATURA DE ESTADÍSTICA EMPLEANDOLO EN UN CONTEXTO REAL.

Autora: Gabriela Viridiana Garcia Valencia.

Asignatura que dicta: Estadística.

Titular: Sandra Guadalupe Fuentes Márquez.

Carrera o disciplina: Lic. En Enfermería; nivelatorio.

FECHA DE ENTREGA: DOMINGO 1° DE OCTUBRE

Objetivo:

Resolver un ejercicio de distribución de las variables y medidas de tendencia central a partir de los resultados obtenidos en un caso práctico.

Descripción del proyecto:

El proyecto de la materia consiste en aplicar los conocimientos sobre estadística obtenidos a lo largo del curso en un caso práctico: la aplicación de la prueba Planea a estudiantes de nivel básico. Esta prueba tiene como objetivo informar sobre el estado que guarda la educación nacional en términos de logro de aprendizaje de los alumnos en dos áreas de competencias: en lenguaje y comunicación, y matemáticas; clasificándolos en cuatro niveles de logro:

Nivel I) insuficiente.

Nivel II) apenas indispensable.

Nivel III) satisfactorio.

Nivel IV) sobresaliente.

En el caso de la CDMX, en 2017 la prueba se aplicó a estudiante de 1353 escuelas. Descarga la tabla anexa, en la que se detallan los resultados únicamente en las 100 primeras escuelas de la base de datos general; con base a esta información, realiza lo siguiente:

1. Describe que tipo de muestreo se llevó a cabo para este ejercicio y señala sus ventajas y desventajas.

1. Observa la columna B, C, D y E de la tabla y determina de que tipo de variables se trata.

1. Elabora una distribución de frecuencias absolutas y relativas para los datos agrupados de las variables. Niveles de logro en lenguaje y comunicación, y Niveles de logro en matemáticas.

1. Determina la media aritmética, la moda y la mediana para los datos agrupados de las variables. Niveles de logro en lenguaje y comunicación, y Niveles de logro en matemáticas.

1. Escribe una conclusión sobre la distribución de los datos.

1. Elabora una distribución de frecuencias relativas de la variable Turno y represéntela con la gráfica pertinente.

1. Crea un diagrama de tallo y hojas de la variable Alumnos evaluados en matemáticas y al respecto escribe una conclusión.

Crea las tablas, operaciones y gráficas de Excel, Y posteriormente copia y pega lo necesario en un archivo de Word en el que anexes, Además de cada 1 de los puntos anteriores, Una portada con tus datos de identificación. Y un apartado de referencias citados en formato APA.

Rúbrica:

Solución de problemas.

Es importante que verifiques la originalidad del contenido de tu trabajo antes de entregarlo, para ello, apóyate de herramienta Turnitin, disponible en la plataforma.

Compendio:

QUE ES UN MUESTREO:

Es un procedimiento por el que se toman ciertos individuos de la población para analizarlos. El muestreo es necesario porque las poblaciones pueden ser demasiado grandes y es imposible (económica y logísticamente) obtener datos de todos los individuos.

Tipos de muestreo:

Muestreo no probabilístico:

La selección de algunos métodos puede dar datos sesgados o una capacidad limitada para sacar conclusiones basadas en los resultados, también hay situaciones en las que la selección de este tipo de técnica de muestreo es la mejor opción para una pregunta de investigación particular o una fase particular es la investigación.

1. Muestreo por conveniencia: El muestreo por conveniencia es un método de muestreo basado en temas disponibles, tales como: detener a la gente que pasa por una esquina. Sin embargo, es extremadamente riesgoso y debe realizarse con precaución. Este método, también conocido como método basado en sujetos disponibles, no permite al investigador controlar la representatividad de la muestra. Sin embargo, esto es útil si, por ejemplo, el investigador quiere estudiar las características de las personas que pasan por una esquina en un momento determinado, o si el tiempo y los recursos son tan limitados que la investigación no sería posible.
2. Muestreo deliberado, crítico o por juicio: Es una muestra seleccionada en función del conocimiento de una población o del propósito del estudio. En este caso, los investigadores pueden utilizar un muestreo intencional porque los encuestados se ajustan a una descripción o propósito específico necesario para realizar la investigación.
3. Muestreo bola de nieve: Es posible que desee utilizar el muestreo en bola de nieve cuando sea difícil localizar a los miembros de una población, como las personas sin hogar, los trabajadores migrantes o los inmigrantes indocumentados. En el muestreo de bola de nieve, el investigador recopila datos sobre los pocos miembros de la población objetivo que puede localizar y luego les pide que le proporcionen la información que necesita para localizar a otros miembros de esa población que conoce. Por ejemplo, si un investigador quiere entrevistar a inmigrantes indocumentados de México, podría entrevistar a algunas personas indocumentadas que conoce o puede localizar, y luego confiar en esas personas para que le ayuden a encontrar más personas indocumentadas.
4. Muestreo por cuotas: El muestreo por cuotas implica seleccionar unidades en una muestra según características predeterminadas, de modo que la muestra tenga la misma distribución de características que se supone están en la población estudiada. Por ejemplo, si usted es un investigador que realiza una muestra por cuotas nacional, es posible que necesite saber qué proporción de la población es masculina y qué proporción es femenina.

Muestreo probabilístico:

El muestreo probabilístico es una técnica en la que se recolectan muestras mediante un proceso que brinda a todos los individuos de una población las mismas posibilidades de ser seleccionados.

Muchos consideran que este es el enfoque de muestreo más riguroso desde el punto de vista metodológico porque elimina los sesgos sociales que podrían dar forma a la muestra de la investigación.

1. Muestreo aleatorio simple: Para recolectar una muestra aleatoria simple, a cada unidad de la población objetivo se le asigna un número. Luego se genera un conjunto aleatorio de números y las unidades que contienen esos números se incluyen en la muestra. Por ejemplo, tiene una población de 1000 personas y desea seleccionar una muestra aleatoria simple de 50 personas. Luego, creas una lista de 50 números aleatorios, generalmente con un programa de computadora, y los individuos asignados a esos números son los que incluirás en la muestra.
2. Muestreo sistemático: El muestreo sistemático es cuando los elementos de la población se ingresan en una lista y luego cada enésimo elemento de la lista se selecciona sistemáticamente para incluirlo en la muestra. Por ejemplo, si la población de investigación es de 2000 estudiantes de secundaria y el investigador quiere una muestra de 100 estudiantes, entonces estos estudiantes se colocarán en forma de lista y luego se seleccionará cada veinte estudiantes para incluirlos en la muestra.
3. Muestreo estratificado: El muestreo estratificado es una técnica de muestreo en la que los investigadores dividen toda la población objetivo en diferentes subgrupos o estratos y luego seleccionan aleatoriamente y proporcionalmente a los sujetos finales de los diferentes estratos. Este tipo de muestreo se utiliza cuando los investigadores quieren resaltar ciertos subgrupos dentro de una población.
4. Muestreo por conglomerados: El muestreo por conglomerados se puede utilizar cuando es imposible o poco práctico desarrollar una lista completa de los elementos que componen la población objetivo. Por ejemplo, la población objetivo del estudio fueron los miembros de la iglesia en Guatemala. Sin embargo, los investigadores pueden compilar una lista de iglesias ubicadas en Guatemala, seleccionar una muestra de iglesias y luego obtener una lista de miembros de esas iglesias.

“A) Describe que tipo de muestreo se llevó a cabo para este ejercicio y señala sus ventajas y desventajas.”

MUESTREO PROBABILISTICO:

Muestreo aleatorio simple: Para recolectar una muestra aleatoria simple, a cada unidad de la población objetivo se le asigna un número. Luego se genera un conjunto aleatorio de números y las unidades que contienen esos números se incluyen en la muestra. Por ejemplo, tiene una población de 1000 personas y desea seleccionar una muestra aleatoria simple de 50 personas. Luego, creas una lista de 50 números aleatorios, generalmente con un programa de computadora, y los individuos asignados a esos números son los que incluirás en la muestra.

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